python使用迭代回溯法实现最大装载问题，代码例子

在Python中，我们可以使用递归和迭代回溯（Backtracking）算法来解决0-1背包问题（Knapsack Problem），这是一种经典的动态规划问题，涉及到最大化物品总价值，同时不超过背包的容量限制。下面是一个简单的代码示例：

def knapsack(weights, values, capacity, n):
    def backtrack(i, cur_weight):
        # Base cases
        if i == n or cur_weight >= capacity:
            return 0
        
        # Including the current item
        include = values[i] + backtrack(i+1, cur_weight + weights[i])
        
        # Not including the current item
        exclude = backtrack(i+1, cur_weight)
        
        # Return the maximum of both possibilities
        return max(include, exclude)

    # Call the function with initial values
    return backtrack(0, 0)

# 示例数据
weights = [2, 3, 4, 5]
values = [6, 9, 7, 11]
capacity = 8
n = len(weights)

# Solve the problem
max_value = knapsack(weights, values, capacity, n)
print(f"最大价值：{max_value}")

在这个例子中，`weights`是物品的重量数组，`values`是物品的价值数组，`capacity`是背包的容量，`n`是物品的数量。`backtrack`函数是一个递归函数，它尝试包括或排除当前的物品，并在每一步都选择最大价值的结果。